Persistence of resistance: a panel data analysis of the effect of antibiotic usage on the prevalence of resistance
Notice bibliographique
Résumé
The use of antibiotics promotes the emergence of resistant bacteria in the patient and the environment. The extent of this well-documented biological relationship is, however, not well characterized at an ecological level. To make good policy around antibiotic use, it is important to understand the empirical connection between usage and resistance. We provide a consistent approach to estimate this relationship using national-level surveillance data. This paper estimates the effect of antibiotic usage on antibiotic resistance using an 11-year panel of data on both usage and resistance for 26 antibiotic-bacteria combinations in 26 European countries. Using distributed-lag models and event-study specifications, we provide estimates of the rate at which increases in antibiotic usage at the national level affect antibiotic resistance nationally and internationally. We also calculate the persistence of resistance and analyze how resistance behaves asymmetrically with respect to increases and decreases in usage. Our analysis finds the prevalence of resistant bacteria increases immediately after usage and continues to increase for at least 4 years after usage. We show that a decrease in usage has little identifiable impact on resistance over the same period. Usage in neighboring countries increases resistance in a country, independent of usage in that country. Trends in usage-related resistance vary across European regions and across bacterial classifications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».